Nghiên cứu phân loại và xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ Đô thị tại việt nam

Nghiên cứu phân loại và xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ Đô thị tại việt nam Nghiên cứu phân loại và xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ Đô thị tại việt nam

1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

PHẠM TUẤN DŨNG

NGHIÊN CỨU PHÂN LOẠI VÀ XÂY DỰNG

BỘ DỮ LIỆU LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 9480104.01

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Hà Nội – 2023

2

Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Tập thể cán bộ hướng dẫn:

Hướng dẫn chính: PGS.TS Doãn Minh Chung

Cơ quan công tác: Viện Công nghệ Vũ trụ, Viện Hàn lâm

KH&CN VN

Hướng dẫn phụ: TS Bùi Quang Hưng

Cơ quan công tác: Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN

Phản biện:PGS.TS Nguyễn Thị Thu Hà

Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Phản biện: PGS TS Hoàng Xuân Dậu

Học viện Công nghệ Bưu chính - Viễn thông Phản biện: PGS TS Nguyễn Đức Dũng

Viện Công nghệ thông tin – Viện hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, vào hồi 09 giờ 00 phút, ngày 21 tháng 6 năm 2023

Có thể tìm hiểu luận án tại:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

1 Lý do chọn đề tài

Lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị là nhân tố môi trường quan trọng

và là các thông tin quan trọng của dữ liệu Trái đất Các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất sử dụng dữ liệu viễn thám đã được tiến hành từ thập niên 1970 sau khi Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ phóng hệ thống vệ tinh Landsat 1 Cùng với sự phát triển của các hệ thống vệ tinh viễn thám, các nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị

đã đạt được những thành tựu quan trọng

Việc nghiên cứu phương pháp phân loại lớp phủ đô thị phù hợp với các dữ liệu thu thập được trên lãnh thổ Việt Nam với độ phân giải thích hợp, từ đó xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị là một việc làm rất cần thiết, để phục vụ cho các công trình nghiên cứu liên ngành về biến đổi khí hậu, qui hoạch đô thị, Các nghiên cứu lớp phủ đô thị có ý nghĩa quan trọng nhằm mang đến một cái nhìn tổng thể về đô thị, phân biệt

đô thị với nông thôn, ảnh hưởng của phát triển đô thị tới kinh tế, xã hội, biến đổi khí hậu,… cung cấp cho các nhà hoạch định chính sách một công cụ hữu hiệu trong việc ra quyết định về quy hoạch và phát triển đô thị Tuy nhiên các nghiên cứu về lớp phủ đô thị tại Việt Nam chỉ có một công trình được nghiên cứu trên phạm vi toàn quốc, các công trình khác chủ yếu ở phạm vi vùng hoặc các thành phố lớn Trên thực tế, nghiên cứu các phương pháp phân loại lớp phủ đô thị trên phạm vi lớn là một công việc tương đối khó khăn bởi quá trình thu thập, xử lý dữ liệu gặp nhiều thách thức Nếu kết hợp các nghiên cứu trên phạm vi vùng hoặc thành phố trong nghiên cứu trên phạm vi quốc gia sẽ gặp phải các thách thức do sự khác biệt về phương pháp tiếp cận, dữ liệu không đồng bộ về không gian và thời gian

Trong khi đó, khi sử dụng các bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu cho các nghiên cứu trên phạm vi quốc gia, nếu không có các dữ liệu mặt đất tin cậy, thì độ chính xác của các bản đồ lớp phủ giảm xuống rõ rệt Các vấn đề đặt ra khi xây dựng bản đồ lớp phủ đô thị cho Việt Nam

dựa trên các bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu đó là: thiếu các đặc trưng cho khu vực nghiên cứu; sự suy giảm độ chính xác do dữ liệu đầu vào có độ phân giải không cao; các thách thức khi xây dựng các ứng dụng đáp ứng được nhu cầu của các nhà nghiên cứu về độ chính xác, linh hoạt, cập nhật, chia sẻ dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng

Bên cạnh đó, các nghiên cứu về phương pháp phân loại lớp phủ đô thị từ dữ liệu viễn thám gặp phải một số thách thức khi xử lý dữ liệu

đa nguồn, do sự khác biệt về độ phân giải không gian của dữ liệu, sự thay đổi về bề mặt và tín hiệu phản xạ, bức xạ theo các mùa trong năm,

cụ thể:

Thứ nhất, các dữ liệu viễn thám được sử dụng trong các nghiên cứu về đô thị thường có độ phân giải cao hoặc trung bình thu nhận từ các cảm biến đa phổ trên các vệ tinh viễn thám Đối với các dữ liệu có độ phân giải cao, đòi hỏi phải thu thập, lưu trữ, xử lý lượng dữ liệu rất lớn, do vậy không phù hợp với các bài toán phân loại lớp phủ trên phạm vi rộng Các vệ tinh cung cấp dữ liệu có độ phân giải cao đều là những vệ tinh thương mại, vì vậy chi phí dành cho việc mua các dữ liệu rất cao, không phù hợp với các nghiên cứu khoa học Đối với bài toán phân loại lớp phủ đô thị, các dữ liệu quang phổ có độ phân giải cao thường bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng đổ bóng từ các tòa nhà cao tầng, ảnh hưởng đến độ chính xác của các dữ liệu khu vực xung quanh và kết quả đầu ra của phương pháp phân loại Đối với các dữ liệu có độ phân giải trung bình, mỗi điểm ảnh tương ứng trên mặt đất có thể chứa nhiều loại lớp phủ khác nhau Điều này khiến cho các dữ liệu được thu nhận bởi cảm biến không đồng nhất, từ đó dẫn đến sự suy giảm độ chính xác của các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất nói chung

và lớp phủ đô thị nói riêng Như vậy, dữ liệu có độ phân giải trung bình phù hợp với các bài toán phân loại lớp phủ đô thị trên phạm vi nghiên cứu lớn, tuy nhiên trong quá trình xử lý đòi hỏi phải nâng cao độ chính xác của phương pháp phân loại

Thứ hai, các lớp phủ mặt đất có sự thay đổi theo từng thời điểm trong năm do ảnh hưởng bởi mặt trời, nhiệt độ, độ ẩm,… Ví dụ: thực vật, bề mặt nước bị ảnh hưởng bởi mùa mưa, mùa khô; lớp phủ thực vật thay đổi mạnh theo mùa và theo chu trình phát triển, thu hoạch Đối với khu vực nhiệt đới gió mùa như Việt Nam, thời tiết chia thành bốn mùa rõ rệt, các đối tượng trên mặt đất cũng có sự phản xạ ánh nắng mặt trời khác nhau trong từng mùa, dẫn đến tín hiệu thu được trên cảm biến vệ tinh của cùng một đối tượng cũng khác nhau tùy theo từng thời điểm Như vậy, phải có các phương pháp xử lý dữ liệu theo chu kỳ trong bài toán phân loại lớp phủ mặt đất

Thứ ba, việc kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau nhằm mục đích nâng cao độ chính xác của kết quả phân loại, bằng cách tận dụng những ưu điểm của từng loại dữ liệu, cũng nảy sinh những thách thức khi xử lý các dữ liệu trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị Do dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn sẽ có sự khác nhau về kiểu dữ liệu, độ phân giải, thời điểm thu thập,… đòi hỏi phải có quá trình tiền xử lý trước khi dùng làm dữ liệu đầu vào của các phương pháp phân loại Quá trình tiền xử lý phải sử dụng các phương pháp biến đổi độ phân giải phù hợp với từng loại dữ liệu khác nhau, tuy nhiên các phương pháp này cũng ảnh hưởng tới chất lượng dữ liệu và độ chính xác của các phương pháp phân loại lớp phủ đô thị

Ngoài ra, quá trình đô thị hoá nhanh chóng cũng dẫn tới những tác động tới cảnh quan thiên nhiên, khí hậu, môi trường,… trong đó có những tác động theo chiều hướng tiêu cực, đặc biệt là môi trường Trong các hậu quả không mong muốn đó, ô nhiễm không khí là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu bởi nó ảnh hưởng đến nhiều mặt của đời sống kinh tế - xã hội của con người Sự phát triển bùng nổ của các đô thị trên thế giới trong vài thập niên gần đây đã đặt

ra những thách thức cho các nhà hoạch định chính sách phát triển đô thị và các nhà nghiên cứu về lớp phủ đô thị Những ảnh hưởng tiêu

cực của quá trình đô thị hoá đến môi trường như ô nhiễm không khí, nguồn nước, biến đổi khí hậu,… đã được quan tâm trong nhiều nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới Sự liên hệ giữa quá trình đô thị hoá và các chỉ số môi trường có thể được phân tích thông qua việc phân loại lớp phủ đô thị và tính toán sự mở rộng đô thị dựa trên các

2 Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Luận án tập trung vào các mục tiêu chính sau:

- Nghiên cứu, đánh giá các phương pháp biến đổi độ phân giải đối

với dữ liệu đa nguồn trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam Các dữ liệu đầu vào đóng vai trò quan trọng đến kết quả phân

loại lớp phủ đô thị, tuy nhiên các dữ liệu này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nên có độ phân giải khác nhau, đòi hỏi phải được biến đổi về cùng một độ phân giải Quá trình biến đổi độ phân giải sẽ ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu, vì vậy cần đánh giá các phương pháp biến đổi độ phân giải nhằm lựa chọn phương pháp phù hợp với từng loại dữ liệu

- Nghiên cứu và cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ đô thị của GLCNMO cho khu vực Việt Nam trên cơ sở lựa chọn dữ liệu và tính toán các ngưỡng phù hợp Việc lựa chọn dữ liệu và ngưỡng phân tách

chính xác ảnh hưởng rất lớn đến kết quả đầu ra Vì vậy, các dữ liệu phải được lựa chọn và tiến hành tiền xử lý phù hợp, trong đó bao gồm quy trình tính toán chỉ số theo chu kỳ đối với dữ liệu đặc trưng (dữ liệu NDVI được tính toán từ 23 chu kỳ trong năm) Bên cạnh đó, việc nghiên cứu phương pháp tách ngưỡng tự động phù hợp với dữ liệu được lựa chọn là một bước quan trọng trong quá trình cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

- Xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị Việt Nam và ứng dụng trong

đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị tới vấn đề ô nhiễm bụi PM2.5 trong không khí tại Việt Nam Các bản đồ lớp phủ

đô thị Việt Nam từng năm được tính toán dựa trên phương pháp phân loại lớp phủ đô thị theo chu kỳ nhất định (3-5 năm tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào) và được kết hợp tạo thành bộ dữ liệu Để phát huy hiệu quả của bộ dữ liệu lớp phủ đô thị Việt Nam trong thực tiễn, trong khuôn khổ của luận án này bộ dữ liệu được ứng dụng trong đánh giá

sự hưởng của quá trình mở rộng đô thị tới một vấn đề đang được quan tâm rộng rãi hiện nay đó là ô nhiễm bụi PM2.5 trong không khí

3 Phạm vi nghiên cứu của luận án

Về dữ liệu: sử dụng các dữ liệu đa nguồn được lưu trữ dưới dạng lưới điểm ảnh (ảnh raster) với độ phân giải trung bình, bao gồm các

dữ liệu mật độ dân số Worldpop, bề mặt xây dựng không thấm nước EstISA, ánh sáng ban đêm DMSP-OLS, chỉ số thực vật MOD13Q1,

bề mặt nước MOD44W Ngoài ra còn sử dụng dữ liệu dạng vector GADM để tách vùng nghiên cứu

Về khu vực nghiên cứu: Toàn bộ lãnh thổ Việt Nam

Về phương pháp sử dụng: cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ

đô thị của GLCNMO cho khu vực Việt Nam, so sánh các phương pháp biến đổi độ phân giải trên dữ liệu viễn thám trong bài toán phân lớp

đô thị tại Việt Nam

Về ứng dụng: xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ đô thị tại Việt Nam ứng dụng trong đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị tới vấn đề ô nhiễm bụi mịn tại Việt Nam

4 Đóng góp của luận án

Những đóng góp khoa học chính của luận án bao gồm:

- Đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình biến đổi độ phân giải tới chất lượng của ảnh viễn thám thông qua các chỉ số MSE, PSNR, SSIM

và những tác động của quá trình biến đổi độ phân giải đến độ chính xác của phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất tại Việt Nam

- Cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ toàn cầu của GLCNMO nhằm xây dựng bản đồ lớp phủ đô thị cho Việt Nam Các nội dung cải tiến đó là: (i) đề xuất một phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên dựa trên bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu kết hợp với các ảnh có độ phân giải cao,

từ đó tạo ra các tập học và tập kiểm tra; (ii) đề xuất phương pháp tính ngưỡng tự động dựa trên histogram của tập học; (iii) đề xuất phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam Kết quả đánh giá cho thấy việc hiệu chỉnh dữ liệu đầu vào, lựa chọn giá trị ngưỡng phù hợp với các thông số thu thập tại Việt Nam giúp nâng cao độ chính xác của dữ liệu lớp phủ đô thị tại Việt Nam

- Luận án nghiên cứu, xử lý các dữ liệu viễn thám để xây dựng bản

đồ đô thị tại Việt Nam trong các năm 2004, 2008, 2012 và 2015, từ đó ứng dụng trong đánh giá sự ảnh hưởng của quá trình phát triển đô thị tới vấn đề ô nhiễm bụi mịn tại Việt Nam Trên cơ sở đó, luận án đã đạt được các kết quả sau: (i) Đánh giá sự mở rộng đô thị của Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2015; (ii) Tìm hiểu tác động của việc mở rộng đô thị đối với ô nhiễm bụi mịn ở Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2015

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LỚP PHỦ VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ

1.1.2 Nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị tại Việt Nam

Các nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị tại Việt Nam

sử dụng tương đối đa dạng các phương pháp phân loại và dữ liệu viễn thám khác nhau Tuy nhiên các khu vực nghiên cứu chủ yếu tập trung tại các thành phố lớn như Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng,

có rất ít các nghiên cứu trên bình diện toàn quốc, trong đó chỉ có một công trình nghiên cứu về lớp phủ đô thị cho toàn bộ lãnh thổ Việt Nam đối với các dữ liệu tương đối lạc hậu về mặt thời gian (năm 2006) Chính vì vậy, nghiên cứu về phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam sử dụng dữ liệu viễn thám đa nguồn được thực hiện trong luận án là cần thiết và đáp ứng được hàm lượng khoa học, công nghệ

1.1.3 Định nghĩa đô thị và lớp phủ đô thị

Định nghĩa về đô thị của FAO là một trong những định nghĩa được chấp nhận và sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về lớp phủ đô thị trên thế giới, theo đó: “Khu vực đô thị là khu vực được xây dựng không theo các tuyến đồng nhất, được bao phủ bởi các kiến trúc có bề mặt không thấm nước liên kết với nhau hoặc nằm kề các đường giao thông Các yếu tố theo tuyến đồng nhất như đường phố, đường xe lửa

và các đường ống dẫn có xuất hiện trong khu vực này, nhưng không phải là yếu tố chủ đạo Đô thị liên quan mật thiết đến các khu vực tập trung dân cư và mật độ các công trình xây dựng trong khu vực” Trên cơ sở phân tích của Ủy ban thống kê Liên Hợp Quốc, định nghĩa của FAO kết hợp với các tiêu chuẩn cơ bản để xếp loại đô thị của Việt Nam, trong luận án này, lớp phủ đô thị được định nghĩa như sau: “Lớp phủ đô thị là các khu vực trên mặt đất có mật độ dân cư lớn (mật độ dân số tính trên diện tích đất xây dựng đô thị đạt từ 1.500 người/km2 trở lên), các công trình xây dựng chiếm tỷ lệ chủ yếu (trên 50% tổng diện tích khu vực), không chứa các diện tích cây xanh, bề mặt nước, hoặc ít ánh sáng ban đêm và có diện tích tối thiểu là 1 km2”

1.2 Phân loại lớp phủ mặt đất sử dụng dữ liệu viễn thám

1.2.1 Dữ liệu viễn thám sử dụng trong nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt đất

Trong quá trình thực hiện các nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt đất, việc lựa chọn các dữ liệu phù hợp là bước quan trọng nhất Các

dữ liệu có thể được thu thập từ ảnh vệ tinh, không ảnh, dữ liệu Google Maps, dữ liệu bản đồ đường sá mở (Open Street Maps - OSM), dữ liệu thống kê hoặc các dữ liệu từ các cơ quan chính phủ, các tổ chức nghiên cứu Các dữ liệu thu được từ nhiều nguồn khác nhau đòi hỏi phải được tiền xử lý cẩn thận trước khi đưa vào phương pháp nghiên cứu Các

dữ liệu viễn thám được sử dụng trong các nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt đất chủ yếu là các dữ liệu từ các vệ tinh Dựa theo phân loại

về cảm biến, các dữ liệu viễn thám được chia thành dữ liệu được thu

từ cảm biến chủ động (ảnh radar) và cảm biến thụ động (ảnh quang học)

1.2.2 Quy trình xử lý dữ liệu viễn thám trong nghiên cứu về phân loại lớp phủ mặt đất

Quá trình xử lý dữ liệu viễn thám thường bao gồm 02 bước chính bao gồm:

- Tiền xử lý dữ liệu (hiệu chỉnh hình ảnh): Ảnh thu được từ vệ tinh viễn thám thường chứa các lỗi hình ảnh do nhiều yếu tố như: do ảnh hưởng của cảm biến, vật mang, bầu khí quyển, thời tiết, mặt đất, mây che phủ,… Mục tiêu của quá trình hiệu chỉnh hình ảnh là nhằm chỉnh sửa lỗi, giảm bớt các sai sót trong quá trình thu thập dữ liệu Bởi các sai lệch trong dữ liệu của ảnh sẽ gây ảnh hưởng đến quá trình phân tích, diễn giải, trích xuất dữ liệu

- Phân loại lớp phủ: sử dụng các phương pháp phân lớp, phân cụm, gắn nhãn, học máy, hoặc kết hợp các phương pháp trên để đưa ra các bản đồ chuyên đề về lớp phủ mặt đất phục vụ cho các mục đích khác nhau của thực tiễn và nghiên cứu khoa học

CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM

2.1 Đặt vấn đề

Qua nghiên cứu các phương pháp phân loại lớp phủ đô thị ở phạm

vi quốc gia tại Hoa Kỳ và Trung Quốc, có thể nhận thấy các nghiên cứu đều kế thừa một phần các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất toàn cầu Vì vậy, luận án cũng tiếp cận theo cách nghiên cứu cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ đô thị trên cơ sở phương pháp phân loại dùng để xây dựng bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu Trong các phương pháp phân loại dùng để xây dựng các bộ phân loại lớp phủ toàn cầu, phương pháp phân loại của GLCNMO được lựa chọn để nghiên cứu

do độ chính xác tương đối tốt, thuật toán dễ cài đặt và cải tiến, dữ liệu đầu vào đầy đủ cho khu vực nghiên cứu

Tuy nhiên khi sử dụng các bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu cho các nghiên cứu về khu vực, nếu không có các dữ liệu mặt đất tin cậy, thì độ chính xác của các bản đồ lớp phủ giảm xuống rõ rệt, do thiếu các đặc trưng cho từng khu vực nghiên cứu và dữ liệu đầu vào có độ phân giải không cao Bên cạnh đó, các phương pháp phân loại lớp phủ toàn cầu như của bộ dữ liệu GLCNMO sử dụng các ngưỡng cố định cho từng loại dữ liệu do các thách thức trong việc tính ngưỡng tự động dựa trên dữ liệu học Vì vậy, việc nghiên cứu phương pháp phân loại lớp phủ đô thị phù hợp với các dữ liệu thu thập được trên lãnh thổ Việt Nam trên cơ sở kế thừa và cải tiến phương pháp phân loại lớp phủ đô thị của GLCNMO là cách tiếp cận hợp lý Các cải tiến được thể hiện

ở các khía cạnh: hiệu chỉnh dữ liệu đầu vào, lựa chọn giá trị ngưỡng phù hợp với các dữ liệu thu thập cho khu vực Việt Nam nhằm nâng

cao độ chính xác của bản đồ lớp phủ đô thị tại Việt Nam

2.2 Phương pháp phân loại lớp phủ toàn cầu của GLCNMO

Bộ dữ liệu lớp phủ toàn cầu GLCNMO được Trung tâm Viễn thám môi trường (Trung tâm CEReS), Đại học Chiba – Nhật Bản phát triển

từ năm 2003 trong khuôn khổ dự án Xây dựng bản đồ toàn cầu GMP

do Nhật Bản đề xuất tại Hội nghị về Môi trường và Phát triển của Liên hiệp quốc diễn ra tại Rio de Janeiro năm 1992 Năm 2003, dự án cơ sở

dữ liệu lớp phủ mặt đất toàn cầu GLCNMO được xây dựng dựa trên

dữ liệu MODIS 500m, cung cấp dữ liệu lớp phủ toàn cầu với độ chính xác cao với sự cộng tác của 40 quốc gia trên thế giới trong việc cung cấp dữ liệu địa phương và kiểm chứng phương pháp phân loại lớp phủ tại quốc gia của mình, phương pháp phân loại lớp phủ đô thị của bộ

dữ liệu này được mô tả chi tiết trong nghiên cứu của Đồng Xuân Phong

và cộng sự Phiên bản 2 năm 2008 có thêm 14 quốc gia tham gia Phiên bản 3 công bố trong năm 2017 với các dữ liệu được thu thập từ nhiều

nguồn khác nhau trong đó các dữ liệu MODIS được thu thập trong năm 2013 Các dữ liệu sau khi thu thập được xử lý và tính toán để cho

ra kết quả là bản đồ lớp phủ mặt đất toàn cầu với độ phân giải không gian là 500m

Thuật toán của phương pháp phân loại lớp phủ toàn cầu của GLCNMO được mô tả như sau:

- Đầu vào: Dữ liệu mật độ dân số toàn cầu LandScan, dữ liệu ánh sáng ban đêm toàn cầu DMSP-OLS, dữ liệu bề mặt không thấm nước toàn cầu EstISA, dữ liệu MODIS-NDVI, dữ liệu thu nhập bình quân đầu người của các quốc gia của IMF, dữ liệu kiểm chứng (Landsat ETM+, Google Earth)

- Đầu ra: Bản đồ lớp phủ đô thị toàn cầu năm 2013 có độ phân giải không gian 500m, được gán nhãn 0 và 1

- Quy trình xử lý: Phương pháp phân loại lớp phủ đô thị dựa trên

cây quyết định với các ngưỡng được tính toán sẵn

2.3 Đề xuất phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

2.3.1 Thu thập dữ liệu đầu vào cho phương pháp phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

Dữ liệu mật độ dân số Worldpop (http://www.worldpop.org.uk) được lựa chọn trong nghiên cứu Bản đồ mật độ dân số Worldpop có độ phân giải 100m, dữ liệu được xử lý năm 2010

Dữ liệu ánh sáng ban đêm DMSP-OLS: Dữ liệu ánh sáng ban đêm của chương trình Vệ tinh khí tượng Quốc phòng phiên bản 4 (DMSP-OLS) được tải xuống miễn phí từ trang web của NOAA

Dữ liệu MODIS là dữ liệu thu từ các cảm biến trên các vệ tinh Terra (EOS AM-1) và Aqua (EOS PM-1) Các ảnh MODIS MOD13Q1 (MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V006) chứa các thông tin về không gian và thời gian bề mặt thực vật toàn cầu Dữ liệu NDVI được trích xuất từ dữ liệu MOD13Q1 bao